名寄せとは？必要な理由や実践方法をわかりやすく解説

名寄せとは？

名寄せとは、複数のデータベースに登録されている顧客情報から、重複する部分を洗い出し、一つに統合する作業を意味します。
行政においては、同一人に対する情報が複数存在した結果、データを正しく判別できず適切な対応ができない、といった事例がありました。
職歴が複数にまたがることで国民年金・厚生年金の支払人が複数いると記録され、社会保険庁が適正な老齢年金を支給できないケースなどです。

IT業界では、複数に分散したデータベースの同一企業や人物に対し、同一IDを付与する意味で使います。具体的には、氏名・ふりがな・生年月日・性別・住所・自宅/携帯の電話番号・E-mailアドレスなどを用いて顧客情報が一致するかを確認し、同定できればデータを統合します。

名寄せが必要になる理由

名寄せが必要な理由は3つです。以下で詳細を解説します。

１．データの入力や登録時の問題を解決するため

データ入力時の人為的ミスは、名寄せが必要となる主要因です。表記ゆれや入力ミスにより、同一顧客の情報が別々で登録される場合があります。 
たとえば、「株式会社」と「(株)」のような表記間違いや入力ミスを防ぐためには、入力ルールの標準化と従業員の教育が重要です。

２．複数のシステム内にあるデータベースを統合するため

企業合併や新システム導入時、異なるフォーマットのデータを統合する必要があります。異なるフォーマットやコード体系を持つデータベースの統合は、重複データを生み出す原因となるため注意が必要です。 

たとえば、データベースごとに「Yonyon株式会社」「ヨンヨン株式会社」などデータの表記がバラバラの場合、同一顧客が別々のデータとして登録される場合があります。顧客IDの体系が異なる（数字のみ、英数字混在など）場合も、統合の障害となります。

そのため、統合する前にはデータの重複や表記揺れ・誤表記を解消するデータクレンジングが必要です。さらに、マッピングルール（例：「Yonyon」と「ヨンヨン」を同一企業として扱うなど）を明確に定義すれば、正確なデータ統合が可能になります。

３．情報の更新や変更の反映漏れを防ぐため

顧客情報の変更が全システムに反映されないことも、名寄せが必要になる理由です。部門ごとに別のデータベースを使用している場合、情報更新の遅延や漏れが発生しやすくなります。 

たとえば、住所変更が営業部門のデータベースにのみ反映され、他部門では旧住所のままというケースがあります。同一顧客の情報が複数のデータベースで異なる状態では、正確な顧客把握が困難となり、情報更新の遅延や漏れが発生しやすくなってしまうのです。

名寄せを行えば、異なるデータベース間の情報の不一致を特定し、統合できます。結果、全部門が最新の顧客情報にアクセスでき、一貫性のあるサービス提供や的確な意思決定が可能となります。

名寄せのメリット

名寄せが必要な理由と、名寄せを実施するメリットは主に3つです。
それぞれの詳細を確認していきましょう。

１．データ管理コストの削減

データ管理コストの削減は、名寄せによる即効性の高い効果の一つです。重複データを統合することで、ストレージ容量が削減され、サーバー費用や管理工数を低減できます。

DMやメール配信などの重複した施策がなくなり、印刷費や郵送費を削減することが可能です。さらに、データ入力や更新作業の効率化によって人的リソースが削減され、データ入力や更新作業の工数が減少し、運用コストの最適化が実現できます。

２．経営状況の可視化が可能

名寄せによって統合されたデータベースを活用することで、経営状況を正確に把握できます。顧客との取引履歴や商談状況が一元化され、リアルタイムでの状況確認ができる点もメリットです。

さらに経営指標の分析精度が向上し、より的確な意思決定が可能です。部門横断的なデータ活用により、経営課題の早期発見と迅速な対応が実現できます。

３．組織全体での情報共有の促進

名寄せは組織全体の情報共有を促進し、部門間の連携を強化します。営業部門とマーケティング部門の情報連携が円滑になり、顧客へのアプローチがよりスムーズになります。

また、データの一元管理により、各部門が同じ情報をもとに活動できます。その結果、顧客対応の一貫性が保たれ、サービス品質の向上につながります。

名寄せをしないことで起きる問題点

名寄せを怠ると、企業活動に深刻な影響を及ぼします。名寄せをしないことで起きる問題点について確認していきましょう。

重複したアプローチによる信頼の低下

名寄せを行わないと、同一顧客に対して重複したアプローチが発生するなどの問題が起き、顧客からの信頼が低下する恐れがあります。たとえば、同じ商品の案内メールが複数回送信されるケースが考えられます。 

同じ案内メールが届くと顧客は企業の対応に不信感を抱き、ブランドイメージの低下につながる可能性も高いです。一貫性のある顧客コミュニケーションを実現するためには、正確な顧客データの一元管理が不可欠です。

非効率な営業活動とコストの増加

重複データの存在は、営業活動の効率を著しく低下させます。同一顧客に対して複数の営業担当者がアプローチするなど、リソースの無駄が発生します。
また、重複データの管理や修正に多大な時間とコストがかかります。名寄せによるデータの一元化は、営業活動の効率化とコスト削減に直結します。

不正確な顧客分析と戦略立案が発生

重複データや不正確なデータにもとづく分析は、誤った市場認識や顧客理解につながります。たとえば、顧客数の過大評価やセグメンテーションの誤りが発生する可能性があります。 
正確なデータに基づく分析と戦略立案のためには、名寄せが欠かせません。

名寄せを実施するべき企業の特徴

名寄せが必要となる企業には、共通する特徴があります。
ここでは、名寄せを実施するべき企業の特徴をまとめていきます。

複数のシステムで顧客データを管理している

部門ごとに異なるシステムでデータを管理する企業では、同一顧客の情報が分散し、全体像の把握がしにくくなります。営業部門とマーケティング部門で別々のデータベースを使用する場合、顧客対応に食い違いが生じる可能性があります。

名寄せは、このような分散したデータの統合と活用を実現する重要な取り組みです。データの統合により、部門間の情報共有が促進され、顧客への一貫した対応が可能になります。

企業合併や統合を予定している

企業の合併や統合時には、異なるデータベースを統合する必要があります。システムの違いによる表記ゆれやデータ形式の違いは、統合後の業務効率を低下させる要因となります。

名寄せを行うことで、円滑なシステム統合と業務の継続性を確保できます。データの標準化と重複排除により、統合後の運用コストを抑制することが可能です。

SFAやCRM・MAなどのツールを導入している

マーケティングツールの導入企業では、各ツール同士のデータ連携が重要です。ツール間でデータ形式や管理方法が異なると、本来の機能を十分に活用できない状況が発生します。

名寄せによるデータの標準化は、ツール間の連携を円滑にし、導入効果を最大化できる点がメリットです。正確なデータに基づく分析と施策立案が可能となり、マーケティング活動の質が向上します。

古い顧客データと最新情報との整合性が取れていない

長期間蓄積された顧客データには、更新が漏れ、古い情報が含まれている場合があります。最新の状況を反映していないデータは、誤った営業活動や顧客対応の原因となります。

名寄せを通じた定期的なデータの更新と整理により、最新かつ正確な顧客情報の維持が可能です。

複数の販売チャネルを持っている

実店舗とECサイトなど、複数の販売チャネルを持つ企業では、チャネルごとに顧客データが分断される傾向があります。チャネル間でのデータ連携が不十分だと、顧客体験の一貫性が損なわれます。

名寄せにより、全チャネルの顧客データを統合し、包括的な顧客理解が可能です。統合されたデータを基に、一貫した顧客対応を実現できます。

名寄せのやり方

名寄せのやり方は、次の通りです。

1. データ調査
2. データ抽出
3. データクレンジング
4. データマッチング

各工程で必要な手順を理解しておくと、作業をスムーズに進められるでしょう。

ステップ１：データ調査

まずは、社内のどこにどのような属性のデータがあるのかを調査します。顧客情報はどこまでそろっているのか、現状の入力状況を確認しましょう。調査の結果を踏まえ、どのようなデータにまとめると営業やマーケティング活動に活用できるのかを決定します。

事前に名寄せを実施する目的を明確にし、社内における進め方をよく検討しておきましょう。

ステップ２：データ抽出

続いて、データ調査で決定した進め方に従い、データベースから顧客の特定に必要な情報を洗い出します。

複数のシステムにまたがるデータを統合するためには、同じ属性にそろえる必要があります。データベースによって取引名や顧客名などの入力形式や項目名に違いがある場合は、事前に形式をそろえましょう。

例えば、次のようなケースにおいて違いが生じやすいので注意が必要です。

ステップ３：データクレンジング

データクレンジングでは、データごとの表記ゆれや不整合を見つけて修正・削除をします。データクレンジングを実施すべき理由は、同じデータの表記の違いに気が付かないと重複してしまい、リストの精度が落ちてしまうからです。

データクレンジングのプロセスでは、項目ごとに表記ルールを統一させて、誤りのあるデータがあれば正しい表記に修正します。

具体的な手法をまとめると、以下のとおりです。

データの全体像の理解

データクレンジングの第一歩は、保有データの全体像を把握することです。データ量や種類、形式などを詳細に分析します。 

たとえば、顧客データベースの場合、氏名や連絡先、購買履歴などの項目ごとの特徴や問題点を洗い出します。分析結果に基づき、効果的なクレンジング計画を立案します。

目的と基準の設定

データクレンジングの目的と基準を明確に定義することが重要です。企業の業務目標や法的要件に基づいて、達成すべきデータ品質レベルを設定します。 

たとえば、「顧客名の標準化データベース（正しい表記や形式で整理されたデータの集合）との完全一致率を95%以上にする」といった具体的な目標を設定したとしましょう。この場合、既存の顧客データをあらかじめ用意した標準化された顧客名リストと照合し、一致度を測定します。

企業の業務目標や法的要件に基づいて達成すべきデータ品質レベルを設定し、これらの基準に従ってクレンジングの優先順位や方法を決定します。明確な目標設定により、クレンジング作業の進捗や効果を客観的に評価することが可能です。

データ入力のルールを設定

データの標準化は、一貫性のあるデータ形式を確立する工程です。日付形式や住所表記、電話番号形式などを統一し、データの比較や統合を容易にします。

たとえば、全ての日付を「YYYY-MM-DD」形式に統一したり、住所を郵便番号から順に標準化したりします。標準化されたデータは視覚的にも見やすくし、名寄せの精度向上につながる仕組みです。

表記ゆれの修正

表記ゆれは、同一の情報が異なる形で記録されている状態のことです。たとえば、「株式会社」「(株)」「KK」など、企業名の表記バリエーションが挙げられます。 

表記ゆれの修正には、データの複雑さや量に応じてさまざまな方法があります。単純な置換で対応可能な場合は、ExcelのVLOOKUP関数や置換機能が使用可能です。

より複雑なケースでは、正規表現を用いたルールベースの自動修正や、大量データを効率的に処理するためのAIを活用した手法も選択肢です。適切な修正方法を選択し、正確に実行することで、名寄せの精度が大幅に向上します。

不要なデータの削除・統合

データベースの最適化には不要なデータの処理が不可欠で、処理する方法には削除と統合の2つの方法があります。明らかに誤っているデータや一時的なテストデータは、削除の対象です。

一方、重複データや類似データは統合（マージ）すれば、情報の損失を防ぎつつデータベースの効率を向上させられます。例えば、同一顧客の複数レコードを1つに統合し、各レコードの有用な情報を保持します。

古い情報も、将来の分析や顧客理解に役立つ可能性があるため、安易に削除せずにアーカイブや統合を検討することが大切です。いずれの場合も、重要なデータを誤って処理しないよう、バックアップと慎重な判断が必要です。

欠損値の処理

欠損値は、データの一部が欠けている状態を指します。欠損値の適切な処理は、データの信頼性と分析精度の向上に関係します。 

基本的な処理方法として、入力漏れや未入力の部分を特定し、可能な限り正確な情報で補完するのが主な方法です。例えば、顧客の住所が欠落している場合、他の有効な情報源から正しい住所を調べます。

将来的な欠損値を防ぐため、重要な項目を必須項目に設定することも効果的です。データ登録の段階で入力漏れを防げるため、欠損値の性質や業務要件に応じて、最適な処理方法を選択することが重要です。

不備データの修正

不備データの修正は、データの正確性を高める重要なステップです。明らかな入力ミスや論理的に矛盾するデータを特定し、修正します。 

たとえば、生年月日が未来の日付になっているケースや、郵便番号と住所が一致しないケースなどが対象となります。自動チェックツールと、人的確認を組み合わせた修正が効果的です。

継続的な改善とメンテナンス

データクレンジングは一度で完結するものではありません。ビジネス環境の変化や新たなデータの追加に応じて、継続的な改善とメンテナンスが必要です。 

定期的なデータ品質チェックや、クレンジングルールの更新を行います。データ入力段階でのエラー防止策を強化し、クレンジング作業の負荷軽減を図ることも重要です。

ステップ４：データマッチング

データマッチングでは、データクレンジングによって表記が統一されたデータから同一となる情報を割り出し、それらを統合します。

複数の項目に対して「キー」を設定し、同一データであるか否かを判定し、マッチングを実施します。例えば、企業名や住所、電話番号の3項目をキーに設定する場合、ほかの情報に相違があっても同一企業であるとみなされます。

データマッチングによって重複データを見つけ出すには、キーとなる項目を複数組み合わせてマッチングするかを確認しましょう。

ただし、企業名は合併による社名変更や略称、後株、前株などのゆれにともない、異なる情報が登録されているケースがあるため注意が必要です。マッチング精度を高めるには、名寄せツールを用いるのも効果的です。

名寄せの運用方法

名寄せは、エクセルやスプレッドシートのほか、ツールによっても実施できます。ここでは各方法の運用方法を解説します。

エクセル・スプレッドシートによる管理

取り組みやすいのが、エクセル・スプレッドシートを活用した管理方法です。スモールスタートで名寄せをしたい場合に最適な手段といえるでしょう。

エクセルを日常業務で導入している場合はもちろん、エクセルがない場合でもスプレッドシートは無料利用できるため、コストを抑えることが可能です。表記ゆれの整理や入力ミス、重複の削除のほか、企業アドレスかフリーアドレスなのかといった判別や条件ごとのデータ抽出も容易に行えます。

社内にデータアナリストなどの専門家がいない場合や、顧客データが少なく無料で名寄せを試したい場合に最適な運用方法です。ただし、精度が低い、手作業が必要、作業者のエクセルのスキルによってクオリティーが左右されるといったデメリットがあります。操作ミスによりファイルの破損・紛失などが発生するリスクもあり、取り扱いには注意が必要です。

ツールによる管理

精度の高い名寄せを実施したい場合には、ツールによる運用が最適です。例えば、エクセルやスプレッドシートでデータを管理する場合は、関数を使ったり手作業ではミスを誘発したりと負担やリスクは少なくありません。さらに、扱うデータ量が多いケースでは、データクレンジングに膨大な時間と手間がかかってしまいます。

名寄せツールを活用すれば、社内にデータアナリストなどの専門家がいない場合であっても精度の高いデータ運用が可能です。作業時間を削減できるだけでなく、カスタマーサポートを利用すればデータ管理に明るくない担当者でも名寄せを容易に行えるでしょう。

AIを活用した同一データ判定

AIを活用した同一データ判定は、名寄せの精度と効率を飛躍的に向上させます。機械学習アルゴリズムを用いて、大量のテキストデータから類似性や関連性を自動的に判断します。 

たとえば、企業名の表記ゆれや住所の異なる表現を識別し、同一のデータとして分類することが可能です。人間による判断が難しい微妙な違いも、AIは効率的に処理します。

業界別の名寄せ活用事例

名寄せを実施するのであれば、企業事例を知っておくことが大切です。ここでは、名寄せの活用事例を業界別で紹介します。

情報の一元管理を実現【IT】

株式会社PFUは、働き方改革の一環としてSansanを全社導入し、顧客情報の一元管理を実現しました。結果、営業活動の効率化と顧客との関係深化が進みました。

具体的には、過去の接点情報が簡単に把握できるようになり、既存顧客への再提案の機会が大幅に増加しました。さらに、Sansan Data HubをSalesforceと連携させることで、CRMの情報鮮度向上にも成功しています。

最終的に、営業現場の入力負荷を軽減しつつ、常に最新の顧客情報を維持することが可能になりました。取り組みを通じて、営業、事業部、経営層の3つの柱を1つのデータでつなげ、全社が一丸となって商談を進められる体制作りを目指しています。

関連記事：Sansan Data Hubを活用して営業、事業部、経営層という3本の柱を「1つのデータ」でつなげたい｜株式会社PFU

顧客情報の管理や検索の効率化【金融】

株式会社静岡銀行は、Sansanを導入して行員が持つ人と人のつながりを可視化し、顧客理解を深めて地域の課題解決につなげています。導入前は、顧客情報の管理やコミュニケーションが属人的で、情報の共有が困難でした。

Sansanの導入により、名刺情報がデータベース化され、行内で簡単に共有できるようになったのです。結果、「企業対企業」のつながりだけでなく「人対人」のつながりも可視化され、他部署や上司の人脈を営業活動に活用できるようになりました。

さらに、1年4カ月で30万枚以上の名刺がデータ化され、アプローチ可能なメールアドレスの数が約10倍に増加しています。取り組みを通じて、グループ全体で顧客の課題解決を目指し、地域経済の発展に貢献することを目標としています。

関連記事：属人化していた情報がデータ化され、デジタルマーケティングに活用できることは大きなメリットです｜株式会社静岡銀行

名寄せの注意点

名寄せを実施する際は、次の3点に留意が必要です。
情報入力者に周知して、データ管理を徹底しましょう。

個人情報の取り扱いには細心の注意を払う

名寄せを実施する際は、個人情報の取り扱いに細心の注意を払わなければなりません。名寄せに失敗し、統合すべき情報が統合されなかった場合には、個人情報の漏えいなど大きなトラブルに発展するリスクがあるからです。例えば、同姓同名の顧客が複数いる場合に、関係のない顧客に別の顧客宛てのDMを送るミスが考えられます。

情報の入力時だけでなく、データクレンジングやマッチングの各段階において誤りがないことを確認するように注意しましょう。

クレンジングを徹底する

データクレンジングを徹底することも大切です。このプロセスが不正確では、最終工程となるデータマッチングがうまくいかず、結果として名寄せの効果が十分に得られないからです。

例えば、表記が不統一であったり、誤字・脱字が発生したりすると、マッチングは困難となりデータは重複したままになるでしょう。このようなトラブルを回避するためにも、事前に起こりうるミスをシミュレーションし、誤字・脱字がないか確認しておくことが重要です。

名寄せ不要な環境を作る

そもそも、名寄せが不要な環境を作ることができれば、作業の手間やコストを削減できます。リスト作成時に、データ重複や表記の不統一が起きないような環境整備が重要です。そのためには、表記統一マニュアルを作成して社内で共有しましょう。

また、同じ企業名であっても実態が異なる場合や組織改編によって企業名が変更されるケースは少なくありません。国税庁が指定する法人番号をひもづけて管理するとミスの予防に役立てられるでしょう。

まとめ

日々の企業活動において重複しやすい顧客情報は名寄せによって整理することで正確な情報を把握でき、効果的な営業、マーケティング活動に役立てられます。

名寄せはエクセルやスプレッドシートでも可能ですが、より精度の高いデータ運用を実施するのであれば、名寄せツールの活用がおすすめです。

Sansanが提供する「Sansan Data Hub」を含む、AI技術による顧客データの正規化・統合が可能です。外部システムと連携させることで、業務効率を改善し、データドリブンなマーケティング活動を実現します。詳しくは次の資料を参考にご活用ください。